在AI辅助科研的实践中，研究者常面临两难：寻找研究思路需耗费大量精力筛选论文，而利用AI提效又受限于工具查找、配置及学习成本。为解决这一痛点，本文整理了一套Skill相关资料，旨在通过前沿文献梳理与实用工具推荐，助力高效科研。
资料主要包含两部分：
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105篇Skill顶会论文：梳理前沿研究与技术路线，为选题和方法设计提供参考。 -
10个AI科研Skills：覆盖多种科研任务，附带功能说明、安装教程和真实Prompt示例，便于快速上手。
以下内容将详细介绍这两部分资源的具体价值与应用场景。
105篇 Skill 顶会论文精选
科研选题阶段，研究者往往难以快速摸清热门方向的具体研究问题及现有方法的发展现状。为此，本次筛选整理了105篇来自CVPR、NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、EMNLP、AAAI、ICCV等八大顶会的Skill相关论文。
该合集可作为调研入口，帮助研究者建立整体认知版图。建议先通过论文合集了解研究全貌，再根据具体课题筛选值得精读的工作，从而寻找方法设计的创新切口。
对于正在从事相关课题或计划向Skill、Agent方向拓展的研究人员，可借助此合集构建知识框架，并沿感兴趣的问题深入阅读。
10个AI科研Skills与700+子技能模块
面对众多科研工具，研究者常因不熟悉安装配置或使用流程而导致工具闲置。本次整理的10个科研Skills均配备了详细的功能说明、适用场景、安装教程及真实Prompt示例，帮助用户评估需求匹配度并快速实践。
这10个Skills涵盖700多个子技能模块，应用领域包括通用科研、自动化机器学习、自然科学、社会科学实证以及医学生物医学等。无论是文献调研、科研流程辅助，还是特定学科任务，均可按需查找使用。